접근 과정

발표 내용

관련 코드 1, 관련 코드 2

• 처음해본 논문 리뷰

논문과 다른 사람들의 논문리뷰를 통해서 논문을 이해하고 발표하는 과제였다.

팀원이 7명이었기에 각자 관심있는 분야를 나눠서 발표를 진행하였다.

코드 기반으로 발표를 진행하다보니 코드를 구현한다는 것이 논문의 내용을 확인하는 정도에 불과하다는 것과

코드를 설명할 수는 없기 때문에 보여줄 수 있는 것이 많지 않다는 것을 느낄 수 있었다.

접근 과정

최종 모델을 기반으로 CSA 2022 The 14th International Conference on Computer Science and its Applications 학회에 논문 제출 : 한글, 영문

관련 코드 1, 관련 코드 2

• 처음해본 팀프로젝트와 논문 작성

다른 팀원 한분과 함께 객체인식 모델을 맡게 되었다.

화상이미지는 의료데이터로 구하기가 쉽지 않기 때문에 적은 양의 이미지 데이터를 교차 검증, 이미지 증강, 준지도학습을 통하여 정확도를 높이고자 하였다.

yolov5과 albumentation 라이브러리를 통해 활용하고자하는 이미지 증강 기법과 객체인식 모델의 형식을 맞춰서 구현하였다.

최종 모델은 초기 모델과 비교하였을 때 F1 Score기준으로 0.38에서 0.575로 51.32% 향상되었다.

관련 코드

활용한 데이터가 음원으로 매우 큰 데이터였다.

주요 실행 환경으로 Google Colab Pro를 사용하였는데 제한된 컴퓨터 성능으로 인해 런타임이 빈번하게 나가는 것이 문제였다..

따라서 데이터의 차원을 MFCC방법을 통해 축소하여 데이터의 크기를 줄였고

각각의 분위기에 대해 One vs Rest의 분할 모델로 접근하여 한번에 학습시키는 모델의 크기를 줄였다.

관련 코드

단일 모델만 접근했을 때 segformer모델이 Unet모델보다 더 향상된 결과가 나왔다.

하지만 segformer 모델에 여러 이미지 증강 기법을 적용하였을 때 Unet에 여러 이미지 증강 기법을 적용한 것보다 좋지 못했다.

무작정 증강, 변수 처리를 적용한다고 해서 항상 가장 좋은 결과가 나올 것이라는 것을 장담할 수 없다는 것을 느낄 수 있었다.

이때부터 모델 구조는 블랙박스로 결과만 보고 판단하여야한다고 배웠지만 어떻게 모델이 판별해가는지 모델 구조를 살펴볼 수 있는 방법에 대해서 고민하게 되었다.

관련 코드

스타크래프트2의 라이브러리를 활용하여 먼저 if문으로 강화학습으로 들어갈 명령을 구현하였다.

이 과정 속에서 ASSIMILATOR에 들어간 workers의 정보가 누락된다는 것과 자원 최적화하는 distribute_workers 함수의 문제점을 찾을 수 있었다.

운영체제 수업에서 배운 여러 lock 개념을 통해서 시도하며 가스에 일꾼을 이동시키는 것과 가장 가까운 일꾼이 넥서스 인접 지역에 가스를 건설하게 하였다.

이후 특정 빌드의 최적화를 목표로 spinlock처럼 매 프레임마다 상태, 액션을 처리하는 환경을 구성하여 강화학습을 하고자 하였다.

모델 학습에서 cpu가 100%라.. 지인의 노트북 환경에서 학습을 진행하였다..

관련 코드, 최종 레포트, 최종 발표

제한된 컴퓨터 성능이 제공되는 캐글 환경에서 프로젝트를 진행하였다.

MultiResidualBiGRU모델과 Deberta모델의 데이터 전처리 부분을 맡아서 진행하였다.

가장 많은 성능의 향상을 이끌어낸 변수의 차분은 맨 처음에 변화량에 중점을 두고자 하는 의도로 시도되었다.

프로젝트를 진행하면서 off-line 상태의 경우 진동 등으로 인해 반복되는 값이 존재하다는 것을 알 수 있었고 차분을 통해 해당 상태의 값을 0으로 만들 수 있어 성능의 향상을 가져왔다고 판단할 수 있었다.

또한 가속도 변수인 enmo의 처리에서 0에 가까운 값을 크게 처리하는 것이 Bi-GRU모델에서는 성능의 향상을 가져왔으나 Deberta 모델에서는 심각한 성능의 감소를 가져왔다.

모델 자체에서 양방향 학습이 이뤄지기 때문에 데이터의 방향을 역전시켜 활용한 증강은 의미가 없었다.

다른 사람이 올린 Discussion에서 데이터를 간단한 plot으로 그린 후에 객체 인식을 통해서 처리하여 높은 성능을 가져온 방법이 인상깊었다.

2022년 여름방학 학교지원으로 코드트리 시작

2022년 겨울방학 코드트리 코딩테스트 대비 캠프

2023년 여름방학 코드트리 코딩테스트 대비 캠프

코드트리 깃허브 연동 전 블로그에 작성, 코드트리 깃허브 연동

2023년 1학기 알고리즘 스터디 : 취업과 이직을 위한 프로그래머스 코딩 테스트 문제 풀이 전략 : 파이썬 편

2023년 2학기 알고리즘 스터디 : Do it! 알고리즘 코딩 테스트: 파이썬 편

2022년 1학기 우리 함께, 코딩해봄 C 튜티 : 수업 내용

2023년 2학기 코딩존 조교

접근 과정, 풀이

처음에 풀고나서 도저히 어디서 틀린지 모르겠어서 수업때 교수님께 테스트 케이스를 하나만 더 열어달라고 하였다.

하지만 그 때 해당 테스트 케이스를 다 뜯어본 결과 오류가 있다는 것을 알 수 있었다.

그렇게 1차 문의를 드린 후에 코드가 개정되었다.

하지만 그 이후에도 문제가 없는데 틀려서 이번에는 가능한 모든 경우의 테스트 케이스를 만들어서 검증해보고 다시 조교님께 메일을 보냈다.

그렇게 2차 문의를 드린 후에 코드가 개정되었고 처음에 짠 코드가 맞다는 것을 알 수 있었다.

이런 경험을 통해서 코드를 구현하고 맞았으면 끝이 아니라 코드가 옳게 돌아가는지 체크해보며 자신이 짠 코드에 확신을 가질 수 있도록 증명할 수 있어야한다는 것을 느낄 수 있었다.

접근 과정

교수님이 시간복잡도를 더 줄일 수 있다고 하셔서 어떻게 해야 더 줄일 수 있을 지 고민하다가

DP 테이블의 값을 수열로 보고 일반항을 계산하고자 하였다.

처음에는 마르코프 연쇄 법칙으로 인해서 반드시 계산될 것이라고 생각하고 접근하였다.

조합을 통해서 일반항을 계산해낼 수 있었지만 시그마가 들어감에 따라서 시간복잡도를 더 줄일 수는 없다는 결론에 도달하였다.

하지만 DP 방법이 아닌 이진탐색과 조합을 통해서 풀 수 있다는 것을 알 수 있었다.

또한 이 과정을 통해서 마르코프 연쇄 법칙에 대해서 잘못 인지하고 있었던 점을 알 수 있었고

조합을 계산하는 여러가지 방법에 대해서 찾아볼 수 있었다.

관련 코드

디자인 패턴을 배울 때는 예시로 배워 이해할 수 있었지만

디자인 패턴을 적용하는 양이 많아질수록 처리하는 과정이 쉽지 않다는 것을 느낄 수 있었다.

계란문제에 대한 여러 풀이 방법을 정리하면서 DP테이블에서 for문으로 접근하는 코드에서 이진 탐색으로 처리할 수 있는 등

내가 놓쳤던 점과 이진탐색과 조합을 이용하는 방법에서 더 개선된 방법을 찾아낼 수 있었다.